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Enregistrement W4394090667 · doi:10.6084/m9.figshare.24134883

Data and Code:Scale-dependent effects of herbivory on bryophyte communities in Arctic wetlands: A 25-year experiment

2023· dataset· en· W4394090667 sur OpenAlexaboutno aff
Chao Liu

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBryophyteWetlandScale (ratio)HerbivoreArcticEcologyEnvironmental scienceCode (set theory)GeographyBiologyComputer scienceCartographySet (abstract data type)Programming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our study explored how snow goose foraging activity alters bryophytes community composition via direct effects on alpha and beta diversity and indirectly by changing the strength of competitive interactions between bryophyte species. To do so, we surveyed the abundance of individual bryophyte species inside exclosures where snow geese had been excluded for a long time (25 years) and outside at three spatial scales (cm to m scales) in an Arctic wetland (Bylot Island in Nunavut, Canada).We conducted this study in tundra wetlands, mostly fens created by polygon-patterned permafrost, located in the Qarlikturvik glacial valley on Bylot Island in Nunavut, Canada (73°N, 80°W). This region is the most important breeding site of the greater snow goose in the Arctic. Each summer, a breeding population of snow geese estimated at 20,000 pairs in one large colony covering approximately 65 km2 on the southern plain of Bylot Island. A total of 18 goose exclosures (4 m x 4 m) were randomly established in polygon fens of the study area in 1994 over a ca 3 km2 area. The exclosures were made of 2.5 cm mesh chicken wire, standing 50 cm tall and covered with a lightweight nylon netting. Exclosures were inspected and repaired annually to ensure that no snow geese could enter. The control plots were the polygon fens outside the exclosure. Initially, these polygon fens plots comprised vegetation similar to those inside the exclosures. In 2019, ten pairs of plots, each composed of one exclosure (only those that were still in good state and not influenced by major disturbances such as polar bears, landslides, or ice-wedge degradation) and one adjacent control were sampled.Additionally, we first positioned five quadrats (10 cm x 10 cm) inside each exclosure and five quadrats outside the exclosure over a similar-size area in the polygon fen. Quadrats were positioned according to the following criteria: (1) They were at a distance of at least 30 cm from the chicken-wire fence; (2) They were randomly thrown in areas with bryophytes, avoiding standing water or areas without bryophytes, which constituted <10 % of the area. We harvested the bryophytes of each quadrat at a height of 10 cm. Each quadrat was divided into 25 2 cm x 2 cm cells and dried in paper envelopes for 24 h at 50 °C or until a constant weight was reached and brought back to the lab for analysis. In the laboratory, we identified each bryophyte species and counted the total number of individual shoots of each species in each cell (total of 2500 cells), which was our measure of abundance. The design was thus hierarchically structured, with three nested levels: cell (4 cm2; N = 25/quadrat) within quadrat (100 cm2; N= 5/exclosure) within exclosure (16 m2; N = 10).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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